文心大模型

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OpenAI旗下AI代码生成训练模型

Llama 3是什么Llama 3是Meta公司最新开源推出的新一代大型语言模型（LLM），包含8B和70B两种参数规模的模型，标志着开源人工智能领域的又一重大进步。作为Llama系列的第三代产品，Llama 3不仅继承了前代模型的强大功能，还通过一系列创新和改进，提供了更高效、更可靠的AI解决方案，旨在通过先进的自然语言处理技术，支持广泛的应用场景，包括但不限于编程、问题解决、翻译和对话生成。Llama 3的系列型号Llama 3目前提供了两种型号，分别为8B（80亿参数）和70B（700亿参数）的版本，这两种型号旨在满足不同层次的应用需求，为用户提供了灵活性和选择的自由度。Llama-3-8B：8B参数模型，这是一个相对较小但高效的模型，拥有80亿个参数。专为需要快速推理和较少计算资源的应用场景设计，同时保持了较高的性能标准。Llama-3-70B：70B参数模型，这是一个更大规模的模型，拥有700亿个参数。它能够处理更复杂的任务，提供更深入的语言理解和生成能力，适合对性能要求更高的应用。后续，Llama 3 还会推出 400B 参数规模的模型，目前还在训练中。Meta 还表示等完成 Llama 3 的训练，还将发布一份详细的研究论文。Llama 3的官网入口官方项目主页：https://llama.meta.com/llama3/GitHub模型权重和代码：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face模型：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6Llama 3的改进地方参数规模：Llama 3提供了8B和70B两种参数规模的模型，相比Llama 2，参数数量的增加使得模型能够捕捉和学习更复杂的语言模式。训练数据集：Llama 3的训练数据集比Llama 2大了7倍，包含了超过15万亿个token，其中包括4倍的代码数据，这使得Llama 3在理解和生成代码方面更加出色。模型架构：Llama 3采用了更高效的分词器和分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）技术，提高了模型的推理效率和处理长文本的能力。性能提升：通过改进的预训练和后训练过程，Llama 3在减少错误拒绝率、提升响应对齐和增加模型响应多样性方面取得了进步。安全性：引入了Llama Guard 2等新的信任和安全工具，以及Code Shield和CyberSec Eval 2，增强了模型的安全性和可靠性。多语言支持：Llama 3在预训练数据中加入了超过30种语言的高质量非英语数据，为未来的多语言能力打下了基础。推理和代码生成：Llama 3在推理、代码生成和指令跟随等方面展现了大幅提升的能力，使其在复杂任务处理上更加精准和高效。Llama 3的性能评估根据Meta的官方博客，经指令微调后的 Llama 3 8B 模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等数据集基准测试中都优于同等级参数规模的模型（Gemma 7B、Mistral 7B），而微调后的 Llama 3 70B 在 MLLU、HumanEval、GSM-8K 等基准测试中也都优于同等规模的 Gemini Pro 1.5 和 Claude 3 Sonnet 模型。此外，Meta还开发了一套新的高质量人类评估集，包含 1800 个提示，涵盖 12 个关键用例：寻求建议、头脑风暴、分类、封闭式问答、编码、创意写作、提取、塑造角色/角色、开放式问答、推理、重写和总结。通过与Claude Sonnet、Mistral Medium和GPT-3.5等竞争模型的比较，人类评估者基于该评估集进行了偏好排名，结果显示Llama 3在真实世界场景中的性能非常出色，最低都有52.9%的胜出率。Llama 3的技术架构解码器架构：Llama 3采用了解码器（decoder-only）架构，这是一种标准的Transformer模型架构，主要用于处理自然语言生成任务。分词器和词汇量：Llama 3使用了具有128K个token的分词器，这使得模型能够更高效地编码语言，从而显著提升性能。分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）：为了提高推理效率，Llama 3在8B和70B模型中都采用了GQA技术。这种技术通过将注意力机制中的查询分组，减少了计算量，同时保持了模型的性能。长序列处理：Llama 3支持长达8,192个token的序列，使用掩码（masking）技术确保自注意力（self-attention）不会跨越文档边界，这对于处理长文本尤其重要。预训练数据集：Llama 3在超过15TB的token上进行了预训练，这个数据集不仅规模巨大，而且质量高，为模型提供了丰富的语言信息。多语言数据：为了支持多语言能力，Llama 3的预训练数据集包含了超过5%的非英语高质量数据，涵盖了超过30种语言。数据过滤和质量控制：Llama 3的开发团队开发了一系列数据过滤管道，包括启发式过滤器、NSFW（不适合工作场所）过滤器、语义去重方法和文本分类器，以确保训练数据的高质量。扩展性和并行化：Llama 3的训练过程中采用了数据并行化、模型并行化和流水线并行化，这些技术的应用使得模型能够高效地在大量GPU上进行训练。指令微调（Instruction Fine-Tuning）：Llama 3在预训练模型的基础上，通过指令微调进一步提升了模型在特定任务上的表现，如对话和编程任务。如何使用Llama 3开发人员Meta已在GitHub、Hugging Face、Replicate上开源其Llama 3模型，开发人员可使用torchtune等工具对Llama 3进行定制和微调，以适应特定的用例和需求，感兴趣的开发者可以查看官方的入门指南并前往下载部署。官方模型下载：https://llama.meta.com/llama-downloadsGitHub地址：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face地址：https://huggingface.co/meta-llamaReplicate地址：https://replicate.com/meta普通用户不懂技术的普通用户想要体验Llama 3可以通过以下方式使用：访问Meta最新推出的Meta AI聊天助手进行体验（注：Meta.AI会锁区，只有部分国家可使用）访问Replicate提供的Chat with Llama进行体验https://llama3.replicate.dev/使用Hugging Chat（https://huggingface.co/chat/），可手动将模型切换至Llama 3

Auto-GPT是一个实验性开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的真正潜力，GitHub上超10万人星标。该程序由 GPT-4 驱动，将LLM大语言模型思维链接在一起，以自主实现你设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首批例子之一，Auto-GPT突破了人工智能的极限，距离AGI通用人工智能又近了一步。大家注意甄别autogpt.net不是其官方网站，agpt.co才是。

基于文心大模型，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，打造的新一代编码辅助工具。

百度AI探索版是什么百度AI探索版是百度推出的深度AI搜索引擎，基于AI技术提升问题解答的体验和效率。百度AI探索版提供多种功能，包括学习创作、决策辅助、知识答疑、主题研究、话题探索和问题解决等，帮助用户在不同领域获取信息和解决方案。基于输入问题，用户能获得AI共创的思路和建议，轻松化解难题。百度AI探索版的主要功能学习创作：帮助用户在文学、艺术等领域进行创作和学习，提供赏析和创作指导。决策辅助：为用户提供决策支持，比如旅游路线规划、职业选择等。知识答疑：解答用户的各种知识性问题，提供准确的信息和解释。主题研究：围绕特定主题进行深入研究，提供系统化的信息和分析。话题探索：探索热门话题和趋势，为用户提供最新的讨论和信息。问题解决：针对用户的具体问题提供解决方案，如教育、健康等领域的实用建议。历史记录：记录用户的搜索历史，方便用户回顾和继续之前的探索。如何使用百度AI探索版访问平台：访问百度AI探索版官方网站 。登录账户：如果有百度账户选择登录，能同步历史记录和个性化设置。输入问题：在搜索框中输入想要查询的问题或需要解决的问题。选择功能：根据需求，选择相应的功能模块，如学习创作、决策辅助等。获取结果：提交问题后，系统用AI技术提供相关的信息、建议或解决方案。浏览历史：基于“我的历史”功能，查看之前的搜索记录和查询结果。深入探索：如果对某个主题或问题感兴趣，用“主题研究”或“话题探索”功能进行更深入的了解。百度AI探索版的应用场景学术研究：学者和研究人员查找学术论文、研究资料，进行主题研究。教育学习：学生和教师辅助教学和学习，比如获取课程资料、学习创作等。职业发展：职场人士获取行业动态、职业规划建议和决策辅助。旅游规划：旅游爱好者规划旅游路线、获取旅游攻略和目的地信息。健康咨询：用户获取健康知识、疾病信息和医疗建议。